这门课解决什么场景，值不值得学

很多做运营、市场或产品分析的人，经常面临一个尴尬：需要竞品数据或行业趋势做支撑，但公司没买数据库，手动复制粘贴又慢又容易错。这门课针对的就是这种“需要自己抓数据、洗数据并出图汇报”的场景。它没有铺陈大而全的机器学习理论，而是围绕一条真实业务线展开：从社区网站抓取电视剧信息，解析存储后做成可视化图表。如果你日常工作中需要定期汇总外部数据、做竞品监测或内容盘点，学完能省下大量重复劳动；如果你只是想考个证或转岗做硬核后端开发，这门课的深度并不匹配，建议直接去看后端框架课。

适合什么基础，怎么配合资料练

课程默认你已经装好环境，能跟着打出基本的语法，但不需要精通面向对象或复杂算法。资料里的理论讲解和案例是绑定的，建议先集中看 HTTP 基础和类型转化的部分，理解请求怎么发、数据怎么传，再进入具体库的操作。练习时不要只盯着视频看，把配套的代码包在本地跑通后，试着改掉目标关键字和参数，看看返回结果怎么变。到了数据提取模块，重点跟着案例走一遍结构化解析，自己尝试把抓回来的数据存成表格。遇到社区网站的反爬机制，不要直接跳过，按资料里的思路配置请求头，理解服务端怎么识别非常规访问，这才是真实工作里最耗时间的环节。

建议先看哪几块，学完能独立做什么

时间紧的话，建议优先看三个部分：一是请求发送与参数处理，二是结构化数据的提取，三是反爬应对。这三块串起来就是抓取的核心链路。学完后，你应该能独立写一个脚本，去采集某个公开页面的条目信息，把内容解析成规整的格式存到本地，再结合后续的可视化模块把数据画成图表。对于日常需要做行业盘点、内容热度对比的上班族来说，这套流程足够产出一份有数据支撑的结论报告，不用再依赖开发排期去拉数。


本课程基于Python3，全程理论讲解和案例展示相结合，通过爬虫技术从社区网站获取电视剧数据，经过数据提取和存储，实现数据分析及其可视化。课程分为三个模块：爬虫

课程目录

*   第一章 爬虫基础知识/

  *   爬虫的定义和分类（本节下载课程PPT）/

    *   爬虫的定义

    *   爬虫的分类

  *   http和https/

    *   http和https的学习01

    *   http和https的学习02

    *   Python中的bytes类型和str类型的转化

  *   requests模块/

    *   requests模块的使用

    *   发送带header的请求

    *   发送post请求

    *   案例：百度翻译

    *   requests处理cookie

    *   添加超时参数和判断请求是否成功

*   第二章 数据提取和存储/

  *   结构化数据提取方法json/

    *   数据提取方法基础和网页返回json数据

    *   案例：豆瓣电视剧数据的提取

    *   案例：豆瓣电视剧反爬虫应对

  *   非结构化数据提取方法xpath/

    *   xpath的语法

  *   lxml模块/

    *   lxml模块的使用

  *   数据库MongoDB/

    *   MongDB的使用

    *   案例：糗事百科爬虫

*   第三章 数据分析和可视化/

  *   数据分析基础/

    *   数据分析基础

  *   数据可视化库Matplotlib/

    *   绘制折线图01

    *   绘制折线图02

    *   绘制散点图

    *   绘制条形图

  *   科学计算库Numpy/

    *   numpy介绍

  *   数据分析库Pandas/

    *   Series

    *   DataFrame

    *   缺失数据的处理和pandas的分组聚合

    *   豆瓣案例：展示不同国家电视剧评分的平均值

    *   Pandas常用方法

    *   豆瓣案例：不同分类电视剧的数量

    *   pandas时间处理

    *   豆瓣案例：7分以上电视剧随时间分布